#版稅之亂後的murmur
很多網紅明星書,求的就是作者的自帶流量轉成銷量。網紅出書很多是種粉絲服務,甚至是自我品牌行銷的一環。
所以如果行銷沒有突破作者的想像,難免會質疑看不見的 90% 去哪裡。每個行業都有自身的結構,隔行如隔山,當我知道桌遊業,最核心的遊戲機制授權 % 數時,默默感嘆這世界還有比出版業更心酸的產業......
#這二種行業不容易發大財
#會投入真的很大一部分靠愛
:::以下 murmur ,雜談文長:::
1⃣ 網路時代的粉絲經營 #誤區
離開出版的前一年,越來越多自製書對內會報,起手式都是這名作者有多少粉絲。
用種簡單粗暴的方式,告訴業務這本書「#會賣」,在各通路評估下量時,通路也會反問作者有多少人氣(多少粉絲)作為參考。不能否認,作者粉絲量早已成為出書的重要參考。
網路時代不可逆的來臨,仍看到這產業有趣的現象:破萬的出版社粉專不少,但單篇貼文的互動大多數是極低的(這邊先分開新聞議題類的出版社)。
直白的解釋,就是出版社歷來出書的狀況,沒有有效的累積出屬於自己「獨特」的社群路線。
一些有遠見的出版社,一是自己的總編輯轉型成 KOL,二是針對自己的出書屬性分眾,另外闢了不同主題的粉專經營。
但多數的出版社,可能因為人力不足與相關知識不夠,仍是把出版社粉專用作新書出版佈告欄,或是不斷出現會降觸及率的「抽獎文」,此無助凝聚有效讀者,抽獎文更是養出一票殭屍部隊。
2⃣ 網路佈局的限制
傳統通路上,出版社的新書佈局不外乎:紙本廣告看板、平台書露出(能夠放在平台完整呈現書封這件事,是要爭取的)、書展特陳,特殊時候還會買榜,最大程度爭取新書的實體曝光量。
當網路通路的銷量遠超過實體通路,能在網路通路上使力的,除了 BN、電子報之外,有些出版社會開始通過臉書的廣告機制下廣告。
我認為對廣告該有的預設:
📍概念:用合適的預算,找出這本書最大的商業價值。
📍操作:累積名單,並且透過優化讓名單更精準,精準到能轉換(買書)。
臉書廣告概念上,首先衝擊了以往出版行銷的潛規則「#零元行銷」,出版社給的行銷費往往花在書籍贈品、實體文宣的上面,花在網路上,基本是零元。
所以出版行銷得用各種方法:投各媒體的書訊單位、接洽各種 KOL 求曝光。在這裡,出版社通常用的貨幣叫做「#公關書」,也才有推薦人提到的,為出版社掛名代價往往是一本書。
花錢下廣告?先拿出數據來說服。但數據這種東西,首先要先知道哪裡看,怎麼看?最後不了了之。於是行銷走回老路,看看有誰願意接受我們的 #貨幣。
操作上,出版社絕對是個各種斜槓技能點滿的職場,編輯要懂行銷要會看報表還得懂心理輔導、行銷要會美工要懂剪片還要主持拋頭露面。這種雜事佔滿所有工作時數的情況下,廣告操作作為一種專業技能,根本沒時間學。
光是 #名單 從哪裡來,怎麼用廣告後臺看數據,如果沒額外上課,這行業應該沒有相關部門能教學。
再來最致命的,所有像素權限一定都在網路通路那,不但拿不到購買者的名單,連廣告要 #優化,很難。
一些出版社有自己的官網,也有經營自己的讀書護照,這些地方的確可以拿到最直接的名單。但弔詭的是,有些官網沒有裝像素,沒有像素廣告無法「學習」,也不用談優化。這大概像盲人沒有拐杖,一路都在盲摸亂走。
3⃣ 找出「#足夠的少數」
出版社面對的讀者相對偏食,只要足夠多的「少數」,就能活下去。
然而這些少數,在網路時代,很難不用網路的方式去觸及。不管用廣告也好、電子報也好、IG、chatbot、line 等等,光是不同方法與平台的後台複雜性,以及為此投入的人力,都不是編輯兼職或是行銷兼職能做的,勢必要投入完整的人力做網路行銷。
比如電子報要看開信率、連結點擊。IG 除了正常發文的美感一致性,還有限動的操作、有趣濾鏡的互動設計。chatbot 的腳本撰寫邏輯安排等等。讓一個每月處理數本書的行銷再去負擔這件事,一天二十四小時絕對不夠🤣
目前看來,找出「足夠少數」的高性價比方法,大概就前面提到把出版社編輯經營成 KOL,以及分眾經營社群,其他方法,還是看各家有多少資源,再做多少事。
找 KOL 是另外一種優化廣告的方式,沒有精準名單的時候,KOL 就是個已過濾的捷徑。只是出版社慣用的貨幣,對普遍大眾來說,吸引力實在不足。
::: murmur 結束分隔線 :::
一直在想網路通路有沒有可能開放部分像素名單,給出版社自己操作廣告,省下自己的廣告費與人事成本,又能增加銷量增加收益。
目前覺得把讀者價值開發到最大化的,當數親子天下一脈,把握了大多數人必經的痛點(親子教育),又做到 O2O、電商、培養 KOL 、IP 等等,這背後看到了龐大的財力投入,與足夠的上級信任、授權。
除了網路行銷的優化,出版品 IP 化也是產業未來可行的路線,從文字平面跨度到影視,其中除了主事者的視野外,更期待政府牽起跨產業的橋樑!
#個人經驗歡迎補充
#誠摯建議不要直接用臉書推薦貼文下廣告
#請用臉書廣告後臺
#只是睡前抒發一打打了四小時
同時也有39部Youtube影片,追蹤數超過36萬的網紅有口福,也在其Youtube影片中提到,5道適合各種場合的鳳梨料理食譜 謝謝觀看,別忘了訂閲我們的頻道並分享給大家,收看我們最新發布的食譜。訂閱頻道⬇️ https://bit.ly/2vCwfMy ****************************************************** 1. 煙燻雞胸鳳梨裹培根 ...
「足夠的少數」的推薦目錄:
足夠的少數 在 有口福 Youtube 的精選貼文
5道適合各種場合的鳳梨料理食譜
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1. 煙燻雞胸鳳梨裹培根
在有口福裡,你會發現許多夏季燒烤的創意食譜。有陽台或花園的幸運兒,可以從我們的燒烤食譜中找到足夠的靈感。如果你也是燒烤大師,那麼一定要看看下面這道食譜。我們將醃過的雞胸肉塞到鳳梨中,再用培根把鳳梨完全包裹起來,然後放在烤架上烤。一道又香又多汁的燒烤美食就完成了。
完整食譜:https://youtu.be/MDxFNhnIabk
2. 蛋白霜鳳梨起司蛋糕
鳳梨是原產於南美洲巴西、巴拉圭的亞馬遜河流域一帶的熱帶水果,現在已於熱帶地區廣泛種植。因多汁酸甜受到喜愛,有解暑之效。人們將這美味的水果稱為「熱帶水果女王」。市面上鳳梨蛋糕似乎不是那麼的常見,所以今天的食譜要烘培出一個看起來像鳳梨的蛋糕。這個蛋糕可能有點難度比較高,但絕對值得
完整食譜:https://youtu.be/XrTEQzz2pzo
3. 鳳梨烤雞佐酪梨沙拉
熱帶水果和雞肉有什麼共同之處?答案出乎你的想像。這兩種食物,共同構成了一種非常特別的味道體驗。搭配夏日清爽菜:酪梨鳳梨沙拉和烤玉米,太好吃了啊啦!
完整食譜:https://youtu.be/eFeDfl_6p40
4. 夏威夷雞肉沙拉蛋糕
每個人都知道夏威夷披薩。它結合了肉和鳳梨的特殊風味,讓許多美食愛好者都非常喜歡。但是如果把它做成夏威夷沙拉呢?我們使用嫩雞胸肉代替火腿,然後加上鳳梨、水煮蛋和自製美奶滋形成完美的組合
完整食譜:https://youtu.be/5cVo3gX-13Y
5. 烤鳳梨鮭魚
如果你是擁有烤肉架和有露台或後院的少數幸運人之一,那麼你不會錯過這個食譜。 即使你不是那些幸運的人,也要馬上找到一個同時擁有它們的朋友! 因為,這個食譜會讓愛好燒烤的人瘋狂和喜歡。 鮭魚、鳳梨和照燒醬的組合加上燒烤木板的煙熏味,使這道菜成為真正的傑作。
完整食譜:https://youtu.be/8xXBLoV0Nr4
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主持- Albert/ 跩姬寶貝
錄音後製剪輯- Albert
撥接 Instrumental
演出者:Julia Wu 吳卓源
編曲:terrytyelee 梁永泰
作曲:terrytyelee / Julia Wu 吳卓源
製作:terrytyelee / Tower da Funkmasta 陶逸群
發行:ChynaHouse
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授權:https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.zh_TW

足夠的少數 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊,今天的琪斐大放送我們要來談談,2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截,川貴人,這次別選了吧?乖~我待會給你買個....樓?大家好,我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》(Wall Street Journal)聯手中間偏左的《國家廣播公司》(NBC),在「川拜」首場辯論後,到川普確診前這段時間,所做的民調顯示,拜登的支持率高達53%,足足領先川普14個百分點(53%:39%)。真的假的啦~這個幅度也太誇張,我們再參考一下別的。
(10/11公布)美國ABC News和《華盛頓郵報》(The Washington Post),在川普出院後做的最新民調,有54%的選民說會把票投給拜登,大幅領先川普12個百分點(54%:42%)。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出,拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點(52.2%:41.9%, 10/10數據)。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」(Real Clear Politics)的網站顯示,從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果,都是拜登遙遙領先川普,差距在5到16個百分點不等,其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。(10/9公布)美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」(Pew Research Center)做出來的結果是,52%的選民打算把票投給拜登,領先川普10個百分點(52%:42%)。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說,川普領先拜登, 說很少數,是怕我們川貴人傷心,其實找來找去只有一個。 (10/5公布)英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示,川普支持率在46%,小勝拜登1個百分點(46%:45%)。不過我還是註明一下,這個《每日快報》是英國的右翼八卦報,民主研究所的民調,也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了, 所以現在大多數民調都顯示,拜登會獲得壓倒性勝利,但川貴人當然不認為他會選輸啊,最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去,民調統統都是假的!這都是幻覺~嚇不倒我的!
先不要笑,川貴人說的是真的,4年前一直到投票日當天早上,民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜,《紐約時報》做了大半年的民調,到選舉當天早上,還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會,結果最後被「逆轉」,搖擺州統統被川貴人拿下!2016年的民調,被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」,完全無法反映出真實民意,今年隨著大選日逼近,也有越來越多人開始質疑,真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清,當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的,總之過去四年民調專家就很努力的要找出,民調為什麼會跟開出來的票差那麼多,但真的非常困難,因為變數實在太多了,我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
(一)手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎?美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣,有時候還兩三機,越來越少人使用家用電話了,而且年輕人、低收入者以及少數族群,都只用手機而已;反觀年長者和白人族群,就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出,25歲左右的年輕人看到不認識的電話,幾乎都會pass不接;但70歲的長輩們則是每通必接,因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎?根據1991年的《電話消費者保護法》(Telephone Consumer Protection Act of 1991;TCPA),美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的,所以如果要打手機做民調,就必須派出「真人」撥號,這有多麻煩呢?數據顯示,你想獲得1,000個回答,就至少得隨機撥號2萬次,其中大部分是空號,因為手機號碼是私人的,根本不會刊登在電話簿上,這實在太勞民傷財了,很想幫做民調的人馬殺雞一下耶,你們辛苦了。
(二)沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話,但大多數美國人可不是這麼想的,可能是因為擔憂個資和隱私外洩,導致選民接電話不敢說出真實意見,或者是覺得,蛤~民調很久欸,老娘才沒空理你。1970年代左右,美國「民調回應率」(Polls response rate)高達80%,你只要打過去人家多半都會回答你,但是根據「皮尤研究中心」最新報告,2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%,等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句,但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選,支持川普的選民中,就有一群選前不願意表態的,或者在接受民調時故意說謊的,有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示,這些選民會讓調查的結果失準2%到6%,6%很多欸,根本就是超出誤差範圍了。
(三)網路民調難
啊現在網路那麼發達,用網路做民調不就統統搞定了嗎?事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人,有98%都使用網路,但偏偏這個年齡層的人最不愛投票,拿美國總統大選風向球:2018年美國期中選舉為例,雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點,但仍是所有年齡層中最低的(35.6%),也就是說,每個人都是「鍵盤投手」,大家網路上搖旗吶喊超熱情,結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面,你在網路上想填幾歲就幾歲,想變性就變性,別國網軍想來帶風向,也不是那麼困難,因此網路民調也非常容易失準。
(四)早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低,因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛,但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源,結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導,進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先,那支持拜登的人講話就會比較大聲,因為他們是「主流」,反之支持川普的人,可能就會比較不敢表達意見,形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋,事實上2016年的全國民調還算準確,(預測希贏3.3%最後贏2.1%),但美國總統大選是以選舉人票為單位,希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用,最後川普拿下所有的搖擺州,入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意,地方往往沒有全國性民調那種資源,四年前他們就忽略了在最後關頭,投給川普的搖擺選民數量,也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民,他們到底支持誰,種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向,最後很可能導向「護主」的結果,讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎?老實說,有些變數還是很難避免,《紐約時報》就整理了,和四年前相比,哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是,搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民,但今年跟民調人員說:嗯~我還沒想好,的搖擺選民數量變少了,四年前的這個時候,大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰,或是打算投給小黨候選人,但今年這群人的數量只剩一半,而且其中支持川普的人也老早就表態,尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是,選民教育程度的加權。
大家要有個概念,民調準不準確,完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」,也就是每個族群的意見都要被採納進來,但這真的非常難做到,最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國,如果你跑去郊區教堂裡做民調,那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果;但如果你對大學生進行抽樣,最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示,受過高等教育的選民,比較願意接受民調訪問,每個都是選我選我~而那些較保守、教育程度較低的選民,他們的聲音就很難反映在民調上,所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權,民調就會充斥太多年輕大學生的意見,導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響,結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」,今年有越來越多民調機構,把選民教育程度的權重提高了,簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點,把教育程度較低的受訪者音量調高一點,讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來,美國各家民調機構做的幾十個調查中,已經有半數增加教育程度的權重,是先前的兩倍多(約20%)。
可能比2016年更糟糕的是,網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷,但過去幾個月來,越來越多機構採用網路民調的方式,比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單,就是直接抓一群網路群組成員,然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權,這樣的作法成本很低又很方便,但非常容易有樣本代表性不足的結果,而且最後民調可能左傾。 (最好的方式是結合電話民調和網路民調,例如AP/NORC/VoteCast的民調,電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友,結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是:請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式,也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰,是希拉蕊還是川普呢?然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮,也可以減少錯誤,但卻很難避免系統偏差,導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答,自己是投給獲勝的那一方,沒有人會想承認自己投給輸家嘛!再說這四年來誕生不少首投族,又有不少人往生,像是疫情導致那麼多人死亡,也有很多人搬到別的地方去,硬把2016年的投票意向套用到今年,恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是:
#美民調失準
#選情霧茫茫
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